BF:復雜調製信號截獲.分選與識彆 劉鋒 國防工業齣版社 9787118094718 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉鋒 著

圖書標籤:

• 復雜調製
• 信號截獲
• 分選識彆
• 電子對抗
• 通信工程
• 信息安全
• 雷達信號處理
• 無綫通信
• 國防科技
• 劉鋒

店鋪： 華裕京通圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118094718

商品編碼：29340813226

包裝：精裝

齣版時間：2015-03-01

基本信息

書名:復雜調製信號截獲.分選與識彆

定價：89.00元

售價：71.2元

作者:劉鋒

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2015-03-01

ISBN：9787118094718

字數：

版次：1

裝幀：精裝

開本：16開

編輯推薦

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內容提要

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全書按復雜調製信號的截獲、分選和識彆三部分進行展開分析，共10章。第1章為緒論，介紹復雜調製信號和全書的內容體係。第2、3、4章為信號截獲部分，重點研究瞭LFM類信號，LFMCW類信號和編碼類信號的截獲和特徵提取，分彆采用瞭分數階Fourier變換，周期Wigner-Hough變換和循環譜估計理論。第5、6、7章為信號分選部分，重點研究瞭交疊脈衝，交疊連續波和二者同時存在情況下的信號分離問題，分彆采用瞭Chirp基稀疏分解，周期Wigner-Hough變換和基於獨立成分分析的盲分離方法。第8、9章為信號識彆部分，分彆從參數識彆和波形識彆研究瞭信號的調製類型識彆。第10章為迴顧、建議和展望。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《現代通信信號處理技術研究》 內容簡介 本書深入探討瞭現代通信信號處理領域的前沿技術與核心理論，聚焦於復雜調製信號的捕獲、精確分選以及智能識彆。隨著通信技術的飛速發展，信號的復雜度和多樣性日益增加，傳統的信號處理方法麵臨著嚴峻的挑戰。本書正是為瞭應對這些挑戰，係統性地梳理和總結瞭當前該領域的研究成果，並提齣瞭一係列創新性的解決方案。 第一章 導論 本章首先迴顧瞭通信信號處理技術的發展曆程，從早期簡單的模擬信號處理到如今復雜的數字信號處理，強調瞭技術演進的驅動因素，包括對更高數據速率、更強魯棒性以及更廣泛應用場景的需求。接著，詳細闡述瞭復雜調製信號的定義及其在現代通信係統中的普遍性，例如軟件無綫電、認知無綫電、多輸入多輸齣（MIMO）係統以及日益發展的物聯網（IoT）通信等。復雜調製信號因其更高的頻譜效率、更靈活的部署方式以及更強的抗乾擾能力而備受青睞，但同時也帶來瞭信號捕獲、分選和識彆的巨大難度。 本章著重分析瞭復雜調製信號的典型特徵，如高階調製、多載波、頻率/相位/幅度聯閤調製、擴頻技術以及各種先進的編碼技術等。這些特徵使得信號在時域、頻域以及時頻域呈現齣非綫性、非平穩以及高度交叉的復雜特性。在此基礎上，本書明確瞭本書的研究目標和意義，即緻力於構建一套全麵、高效、智能的復雜調製信號處理框架，為實現頻譜的有效利用、提升通信係統的性能以及保障通信安全提供理論和技術支撐。最後，對本書的章節結構進行瞭簡要概述，為讀者指明瞭閱讀路徑。 第二章 復雜調製信號的捕獲技術 信號捕獲是後續信號處理的基礎，其核心在於如何在充滿噪聲和乾擾的環境中，準確地定位和鎖定目標信號。本章首先介紹瞭傳統信號捕獲方法的局限性，如基於固定門限的能量檢測方法在低信噪比情況下易失效，基於先驗信息的匹配濾波方法對信號模型未知或變化時失效等。 隨後，本書深入研究瞭適用於復雜調製信號的先進捕獲技術。針對信號的未知性，重點介紹瞭基於盲信號分離（Blind Signal Separation, BSS）的技術，包括獨立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）及其在信號捕獲中的應用，例如利用信號統計特性的非高斯性來分離混閤信號。此外，還探討瞭基於高階統計量（Higher-Order Statistics, HOS）的信號捕獲方法，利用信號的峰度、偏度等信息來區分和定位信號。 針對信號的瞬時性或時變性，本書詳細闡述瞭時頻分析技術在信號捕獲中的作用。例如，短時傅裏葉變換（Short-Time Fourier Transform, STFT）、小波變換（Wavelet Transform, WT）以及希爾伯特-黃變換（Hilbert-Huang Transform, HHT）等，它們能夠有效地揭示信號在時間和頻率上的動態變化，從而幫助捕獲非平穩信號。 此外，本書還關注瞭基於機器學習的信號捕獲方法。通過訓練神經網絡、支持嚮量機（SVM）等模型，可以學習復雜信號的特徵，實現對未知信號的自適應捕獲。特彆是在認知無綫電場景下，這種自適應捕獲能力至關重要。本章還結閤實際應用，分析瞭不同捕獲技術在不同場景下的優缺點，並提齣瞭一些優化策略，例如結閤多種捕獲技術，實現互補增強。 第三章 復雜調製信號的分選技術 信號分選的目標是在捕獲到的信號集閤中，將不同的信號區分開來，並根據其特性進行歸類。當存在多個信號同時齣現，且它們之間存在頻率重疊、功率差異較大或調製方式不同時，信號分選的難度會顯著增加。 本章首先分析瞭分選過程中麵臨的挑戰，包括信號間乾擾（Interference）、旁瓣泄漏以及信號相似度高等問題。隨後，詳細介紹瞭基於特徵提取的分選方法。這包括利用信號的功率譜密度、自相關函數、功率延遲譜等統計特徵。此外，還深入研究瞭基於調製識彆特徵的分選，例如星座圖形狀、幅度/相位統計特性、綫性/非綫性調製的差異性等。 在分選算法方麵，本書重點探討瞭聚類算法在信號分選中的應用，如K-means、DBSCAN等，它們能夠根據提取的特徵將相似的信號聚集在一起。同時，也介紹瞭基於分類算法的分選方法，如決策樹、隨機森林等，它們能夠根據預先訓練的模型對信號進行分類。 對於高度重疊的信號，本章特彆關注瞭先進的信號分離和分選技術。例如，協同信號處理（Cooperative Signal Processing, CSP）的思想，通過多個接收節點的信息融閤來提高分選的準確性。此外，還介紹瞭基於稀疏錶示的信號分選方法，利用信號在特定字典下的稀疏性來實現信號的分解和識彆。 本章的重點還包括自適應分選策略的提齣。當信號環境發生變化時，分選算法需要能夠快速適應，不斷優化分選結果。通過引入反饋機製和在綫學習，可以實現分選算法的實時調整和改進。 第四章 復雜調製信號的識彆技術 信號識彆是信號處理鏈條中的關鍵一環，其目標是準確判斷信號的調製類型、編碼方式以及其他關鍵參數。對於復雜調製信號而言，其調製方式的多樣性和混閤性使得識彆工作極具挑戰性。 本章首先梳理瞭傳統信號識彆方法的原理和局限，如基於最大似然估計（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的方法在計算復雜度高且需要精確信道信息的情況下難以應用。 隨後，本書重點研究瞭基於機器學習的復雜調製信號識彆技術。這包括： 基於深度學習的識彆： 詳細介紹瞭捲積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNNs）和循環神經網絡（Recurrent Neural Networks, RNNs）在信號識彆中的應用。CNNs能夠有效地提取信號的時頻特徵，而RNNs則擅長處理序列數據，能夠捕捉信號的動態變化。本書展示瞭如何構建不同深度的神經網絡模型，以及如何進行模型訓練、參數優化和特徵可視化。 基於特徵工程的識彆： 探討瞭如何手動提取有代錶性的信號特徵，如星座圖特徵、瞬時頻率特徵、相位誤差特徵、幅度分布特徵等，然後將這些特徵輸入到傳統的分類器（如SVM、KNN、樸素貝葉斯）中進行識彆。 混閤識彆方法： 探討瞭將深度學習與傳統特徵提取相結閤的方法，以期獲得更好的識彆性能。例如，利用深度學習模型對原始信號進行特徵提取，然後將提取的特徵用於訓練傳統的分類器。 本章還深入分析瞭針對不同類型復雜調製信號的識彆策略，例如： 高階調製識彆： 如何區分QPSK, 8PSK, 16QAM, 64QAM等。 多載波調製識彆： 如OFDM信號的識彆，其關鍵在於識彆子載波數量、子載波間隔以及循環前綴長度等參數。 聯閤調製識彆： 如何識彆幅度、相位、頻率聯閤調製的信號。 編碼信號識彆： 如捲積碼、Turbo碼、LDPC碼的識彆，以及如何識彆其編碼率、約束長度等參數。 此外，本章還探討瞭信道估計、載波頻率偏移估計、符號定時恢復等輔助技術對信號識彆精度的影響，並提齣瞭相應的補償策略。 第五章 復雜調製信號處理的係統實現與優化 本章將理論研究與實際應用相結閤，探討瞭復雜調製信號處理係統的構建與優化。首先，介紹瞭軟件定義無綫電（Software Defined Radio, SDR）平颱在復雜調製信號處理中的關鍵作用，它提供瞭高度的靈活性和可重構性，能夠支持各種復雜的信號處理算法。 接著，本章詳細闡述瞭信號處理流程的各個環節如何高效地集成到一個係統中。從信號的捕獲、預處理，到分選、識彆，再到後續的信道譯碼、信息提取，每一個環節都需要精心設計和優化。 在係統實現方麵，重點關注瞭算法的計算復雜度、實時性以及資源占用。針對計算密集型算法，介紹瞭並行計算、硬件加速（如FPGA、GPU）等技術。同時，也探討瞭算法的降維和近似方法，以在保證一定性能的前提下，降低計算開銷。 優化策略方麵，本章深入研究瞭自適應和智能化的處理框架。例如： 認知信號處理： 如何構建能夠感知周圍信號環境，並根據環境變化動態調整處理策略的認知信號處理係統。 端到端優化： 探索信號捕獲、分選、識彆以及信息提取整個流程的聯閤優化，以期最大化整體性能。 機器學習在係統中的應用： 不僅用於信號識彆，還可用於智能調度、資源分配以及故障診斷等，提升係統的整體效能。 最後，本章結閤實際應用案例，例如電子偵察、頻譜監測、無綫通信安全以及雷達信號處理等，展示瞭本書所介紹的復雜調製信號處理技術的實際應用價值和廣闊前景。 總結 本書係統地闡述瞭復雜調製信號的捕獲、分選與識彆技術。通過深入理論分析和算法研究，為理解和應對現代通信信號處理的挑戰提供瞭堅實的理論基礎和實用的技術指導。本書的研究成果對於提升通信係統的性能、保障頻譜資源的有效利用以及推動相關領域的技術進步具有重要的理論和實踐意義。

評分☆☆☆☆☆

這本書籍的封麵設計相當吸引人，深邃的藍色背景搭配著流動的光綫，仿佛預示著信息海洋的神秘與浩瀚。書名“BF:復雜調製信號截獲.分選與識彆”直接點齣瞭其核心研究領域，對於我這樣對通信信號處理和電子對抗充滿好奇的讀者來說，無疑具有強大的吸引力。從書名本身就可以推測，這本書的內容一定涉及瞭大量高深的技術理論和復雜的算法模型，比如傅裏葉變換、小波分析、機器學習等在信號處理中的應用。我尤其期待書中關於“復雜調製信號”的詳細解析，這類信號往往具有非綫性的特徵，其截獲和識彆難度極高，掌握這方麵的知識對於理解現代通信係統的安全性至關重要。同時，“分選與識彆”這幾個關鍵詞也勾起瞭我的興趣，意味著書中不僅會介紹如何捕捉信號，更會深入探討如何區分不同信號源、解析信號內容的方法。我設想，書中可能會包含大量的數學公式和圖錶，用來嚴謹地闡述各種算法的原理和推導過程，這對於我深入理解相關技術非常有幫助。總而言之，這本書的外觀和書名就傳遞齣一種專業、前沿的學術氣息，讓我對它能夠提供深刻見解充滿期待，希望它能成為我深入探索這一領域的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

這本書的外觀給人一種厚重感，封麵設計簡潔有力，書名直擊核心，非常有吸引力。我對“復雜調製信號”的理解一直停留在比較基礎的層麵，這本書的齣現無疑是為我提供瞭深入學習的絕佳機會。我非常好奇書中是如何處理那些具有非綫性、非平穩特性的信號的，例如軟件無綫電技術下的信號捕獲和處理，以及如何在各種乾擾和噪聲環境下實現信號的有效截獲。我設想書中可能會詳細介紹一些先進的信號處理算法，比如盲源分離、混沌信號分析、高維信號處理等，這些技術在現代電子對抗和通信偵察領域扮演著至關重要的角色。同時，書中關於“分選”和“識彆”的部分，我猜測會重點講解如何利用統計學方法、信息論原理以及人工智能技術來對海量信號進行有效的分類和識彆。例如，如何構建信號特徵庫，如何設計高效的分類器，以及如何進行信號的實時分析和決策。如果書中能提供一些圖示化的講解，或者算法流程圖，那將大大降低理解的難度，提高學習的效率。這本書予我一種深度、廣度兼具的學術探索感。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的裝幀設計非常有科技感，簡約而不失大氣，一看就知道是齣自專業齣版社之手。書名“BF:復雜調製信號截獲.分選與識彆”中的“復雜調製信號”幾個字，立刻吸引瞭我的目光。我一直對那些非傳統的、難以解析的通信信號處理技術深感好奇。例如，相控調製、頻率跳變、擴頻技術等，這些調製方式使得信號的分析更加睏難，但也帶來瞭更高的通信效率和安全性。我期待書中能詳細解釋這些復雜調製信號的數學模型和物理特性，以及如何有效地對其進行建模和仿真。更重要的是，書中關於“識彆”的部分，我猜測會涉及模式識彆、機器學習、深度學習等先進技術在信號分類和解調中的應用。例如，如何訓練模型來區分不同類型的復雜調製信號，如何從噪聲中提取齣有效的信號特徵，以及如何進行信號的解碼和信息還原。如果書中能包含一些最新的研究成果和前沿技術，那將是對我知識儲備的極大利好。這本書給人的感覺是前瞻性強，理論與技術並存，能夠引領讀者進入信號處理的深層領域。

評分☆☆☆☆☆

這本書的整體設計風格相當專業，書名“BF:復雜調製信號截獲.分選與識彆”透露齣其研究的重點在於通信信號的深度分析和處理。我特彆想瞭解書中關於“截獲”的部分，因為在信息安全日益重要的今天，如何有效地捕獲和監聽潛在的信號源是一個非常關鍵的問題。我設想書中可能會探討各種天綫技術、接收前端的設計、以及先進的信號采集技術，以應對不同頻段、不同功率級彆的信號。緊接著，“分選”環節，我期待書中能詳細闡述如何從捕獲到的原始數據中，將目標信號與其他乾擾信號區分開來。這可能涉及到信號的時域、頻域、時頻域的特徵提取，以及一些高級的濾波和降噪技術。最後，“識彆”部分，我猜測這本書會介紹如何對分選齣來的信號進行進一步的分析，以確定其調製方式、編碼方案、甚至是信息內容。這可能需要用到大量的信號處理算法，比如匹配濾波、最大似然估計、以及一些基於機器學習的識彆方法。這本書給人一種係統化、條理清晰的印象，非常適閤希望全麵瞭解復雜調製信號處理流程的讀者。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，第一感覺是它的分量感十足，紙質細膩，印刷清晰，體現瞭齣版社一貫的高水準。書名中的“BF”二字，雖然沒有明確解釋，但我猜測它可能代錶瞭某種特定的技術縮寫或項目代號，這為本書濛上瞭一層神秘的麵紗，也暗示瞭其研究的獨特性和重要性。我對書中關於“截獲”的部分特彆感興趣，這涉及到電子偵察和情報搜集的基礎技術，想知道書中是如何從海量電磁信號中精準定位並捕獲目標信號的。尤其是在現代通信頻譜日益擁擠、信號種類繁多且僞裝性增強的情況下，這種技術的要求無疑是極高的。書中是否會介紹先進的信號捕獲技術，例如寬帶信號采集、頻譜感知、自適應采樣等，這些都是我非常想瞭解的內容。另外，“分選”這一環節也讓我聯想到信息過濾和數據聚類的過程，想象書中會詳細講解如何將捕獲到的信號按照一定的標準進行分類、歸檔，剔除無關信息，這對於後續的分析至關重要。如果書中能提供一些實際案例分析，說明如何在復雜的電磁環境下完成這些步驟，那將是極具價值的。這本書給我一種嚴謹、係統、具有實踐指導意義的感覺。